3. 数据清洗 3.1 提取变量 3.2 跨表合并 4. 数据核查 5. 跨年合并 5.1 构建非平衡面板 5.2 构建平衡面板 5.3 计算社区均值 5.4 构造处理组与对照组 6. 结语 7. 相关推文 相关课程 免费公开课 最新课程-直播课 关于我们 1. 引言 对于流行实证分析的经管等学科而言,每逢毕业季,大家都会殚精竭虑的寻找数据,...
确保数据清洗后的数据质量和一致性,为后续实证分析奠定基础。通过上述步骤,可以有效地使用Stata处理CFPS中国家庭追踪调查数据,确保数据质量和研究结果的可靠性。
数据处理: (整个过程大致上参考这篇文章:Stata数据处理:清洗CFPS数据库| 连享会主页;具体按照自己需求进行) 1.数据合并(将家庭库和个人库进行匹配) cdE:\stata15\data\CFPS2018数据//将需要合并的数据存放在同一个文件夹,并将地址复制到这里,以便调用***以家庭代码fid进行匹配usecfps2018famconf_202008.dta,clears...
在处理 CFPS 中国家庭追踪调查数据时,我们采用 Stata 进行数据清洗。首先,选定模型,例如 Probit 或 Tobit 模型,参考相关论文进行选择。变量设定涵盖被解释变量、解释变量、虚拟变量、控制变量、中介变量等,遵循前人研究的框架。数据下载自 CFPS 官网,注册并审核后获取。数据处理过程需仔细进行。数据合并...
CFPS(中国家庭追踪调查)数据清洗是一个复杂但有序的过程,它涉及理解数据结构、确定清洗目标、使用编程工具加载数据、执行清洗操作以及验证数据质量等多个步骤。以下是一个详细的指南,帮助你进行CFPS数据清洗: 1. 理解CFPS数据结构 CFPS数据通常包括家庭库、个人库、家庭经济库等多个部分,每个部分都有其独特的变量和数据...
🌟 CFPS数据库清洗版现已发布,包含2010-2020年六年期的合并面板数据。清洗后的.dta文件和原始数据可直接使用,包含超过40个常见的控制变量,涵盖家庭户主个人经济数据以及少儿库。📊 包含指标如下: 户主信息:年龄、性别、学历、受教育年限、婚姻状况、党员身份、民族、是否有医保、健康状况、互联网使用情况、户口所在...
merge 1:1 fid14 using "个人数据2014年.dta" drop if _merge != 3 save "2014年合并数据.dta", replace 🔍 解释:save命令保存数据,merge命令合并数据集。3️⃣ 描述性统计 在开始回归分析之前,先对数据进行描述性统计分析。 sum health edu age male ...
本文以2010-2022年CFPS样本数据作为研究样本,数据来源于CFPS数据库,为了确保研究结果的稳健性,本文对样本数据进行了以下处理: (1)剔除剔除数据不完全样本 (2)为了避免极端数值对实证结果的影响,本文对经过以上三个步骤处理后的所有相关变量进行1%和99%水平上的缩尾(winsor)调整。
1.资料名称:2022-2010年中国家庭追踪调查数据(CFPS)清洗数据 2.数据指标:200多个指标,可以直接使用,具体指标大家可以看一下样本数据,样本数据免费看,您用的放心我们卖的也安心 3.资料范围:8.6万个样本,包括原始数据、计算代码和最终整理的面板数据,大家可以验证一下确保准确性!
2010-2022CFPS面板数据 主要变量如下方图片所示(持续更新) 包括平衡面板和非平衡面板两个版本(均有stata和Excel)、截面数据、所有原始数据、复现代码、区县匹配码、CFPS英文版数据总变量个数230+,清洗代码3500+行 可以直接跑回归,可复现~ 【数据亮点】 ❶ 多维整合:深度融合个人库、家庭关系库、经济库三大核心模块...